华为通用软件开发工程师面经

清羽AI正在绞尽脑汁想思路ING···

清羽のAI摘要

GLM-4-Flash

碎碎念

今天是圣诞节？虽然我一般不过这节日，但是还是祝大家节日快乐呀！大家今晚上把服务器端口都打开，防火墙关掉，有圣诞老人给服务器送礼物哦！（bushi）

终于考完喽！无论结果如何，我也已经尽力啦，100天连续的早起晚睡，身体上和精神上的压力都很大，无瑕更新，于是销声匿迹了这么久，终于考完了，却又感觉有一点空虚，总感觉天天没什么事情可以干，这就是空虚感吗？

在十月初，我参与了华为公司的第一批校招，经过三四轮面试后，也是成为了池子中的一条鱼，由于华为公司普遍战线拉的较长，我也不敢一直赌，于是另一边也在考研，中途HR也在一直打电话保温，我也在满怀期待。终于到了十二月初第一批开奖的环节，有幸被华为选上，最终签了三方。但是那时已经距离考研不足二十天，回想起前段时间的艰苦，我不愿意就此放弃，于是继续坚持了大概一个月时间，直到最近几天终于结束了，这两天有时间了，遂将华为面试过程(经验？)分享出来，希望对大家有用。

时间线

9月25日：华为校招官网投递简历
10月5日：添加HR微信
10月12日：华为性格测试笔试
10月16日：华为笔试
10月22日：华为面试（一面，二面，主管面）
10月26日：第一次电话保温
11月13日：第二次电话保温
11月21日：询问意向
12月1日：收到小奖状
12月3日：电话确认意向
12月4日：武汉华为研究所线下签约

具体细节

个人情况

首先我是一个很菜的计算机学院小菜鸡，不过在学校担任了一些职务，在社交方面我还是有点自信哒！平时的爱好就是搞搞前端，算法方面虽然有涉及，但是并没有什么实质的成果（黑箱操作好难啊呜呜呜呜），所以技术上其实并没有什么很突出的表现，经过我的实测，华为公司也没有设置太高的技术门槛，所以大家放心就好啦！只要坚持，一定有结果！

华为的HR都很友好，有问必答的那种，所以自从10月5号开始，我就一直在不断的问HR问题哈哈，感谢HR的回复啦！

性格测试

从10月12日开始，简历经过了初筛，就正式进入了第一批的校招流程中，首先就是性格测试，其实各大厂商的性格测试都差不多，与其说是性格测试，倒不如说是服从性测试，比如一些常用的理解题，会给你一段文字，让你找出其中的关键句，或者图像辨析题，给四个非常抽象的图像，让你找出其中的不一样的图像，再就是一些性格题目，不能答的太快，后台会记录的，这些题可能有正确答案，也有可能没有正确答案，不过也是有淘汰率的哦！不要大意！大意失荆州！

性格测试实例

性格测试务必需要注意的几个点：

前后需要一致，因为会出现同样的题，如果你前后不一致次数太多，可能后台会有类似的记录导致挂在这里。
向着积极乐观的方向选择，不要整一些消极情绪在里面，面对困难，要敢于迎接挑战，而不是躲藏之类的。
不想当领导的士兵不是好士兵，但是这里需要反着来，不要刚进来就想着升官发财。

我能想到的只有这么多啦，具体就看你们自己的实际情况灵活选择咯！

技术笔试

技术笔试总共只有三道题，分别占比100,200,300分，只需要150分即可进面，听起来似乎很简单，但是题目还是有一定难度的，由于签了保密协议，无法把原题放上来，所以我就简单讲讲思路。

深度优先遍历

判断两个点在矩阵中的最小距离，中间可能会有障碍物无法直接通过，需要找到最优路径，这里我才用了深度优先遍历的方法，其他的最短路径方法也是可以的，大家自行判断，下面是我的代码，已经过AI包装，与现场考试代码无关：

from collections import deque

def bfs(grid_rows, grid_cols, start, end, blocked_points):
    directions = [(-1, 0), (1, 0), (0, -1), (0, 1)]  # 上下左右方向向量
    queue = deque([start])  # 使用双端队列提高效率
    visited = set([start])  # 使用集合存储已访问点
    distance = 0

    while queue:
        for _ in range(len(queue)):
            x, y = queue.popleft()

            if (x, y) == end:
                return distance

            for dx, dy in directions:
                nx, ny = x + dx, y + dy
                if (0 <= nx < grid_rows and 0 <= ny < grid_cols and
                        (nx, ny) not in visited and (nx, ny) not in blocked_points):
                    visited.add((nx, ny))
                    queue.append((nx, ny))

        distance += 1

    return -1  # 无法到达终点

if __name__ == "__main__":
    # 输入网格大小
    grid_rows = int(input())
    grid_cols = int(input())

    # 起点与终点
    start = tuple(map(int, input().split()))
    end = tuple(map(int, input().split()))

    # 读取被阻止的点
    num_blocked = int(input())
    blocked_points = {tuple(map(int, input().split())) for _ in range(num_blocked)}

    # 计算最短距离
    result = bfs(grid_rows, grid_cols, start, end, blocked_points)
    print(result)

拓扑排序

第二题需要实现的是拓扑排序，题目为会给你一些任务及其对应的依赖关系，询问你最快的完成所有任务的实现方式。

from collections import deque

def find_shortest_time(num_steps, step_times, dependencies):
    # 初始化最早完成时间和入度数组
    earliest_finish = [0] * num_steps
    in_degree = [0] * num_steps

    # 构建邻接表表示依赖关系
    adj_list = [[] for _ in range(num_steps)]
    for i in range(num_steps):
        if dependencies[i] != "-1":
            for dep in map(int, dependencies[i].split()):
                dep -= 1  # 转换为 0 索引
                adj_list[dep].append(i)  # 添加边 dep -> i
                in_degree[i] += 1  # 增加入度

    # 初始化队列，包含所有入度为 0 的步骤
    queue = deque([i for i in range(num_steps) if in_degree[i] == 0])

    # 拓扑排序
    while queue:
        current = queue.popleft()
        current_finish_time = earliest_finish[current] + step_times[current]

        for next_step in adj_list[current]:
            earliest_finish[next_step] = max(earliest_finish[next_step], current_finish_time)
            in_degree[next_step] -= 1
            if in_degree[next_step] == 0:
                queue.append(next_step)

    # 返回最短完成时间
    return max(earliest_finish) + step_times[earliest_finish.index(max(earliest_finish))]

if __name__ == "__main__":
    # 输入数据
    num_steps = int(input())
    step_times = list(map(int, input().split()))  # 每个步骤的执行时间

    dependencies = [input() for _ in range(num_steps)]  # 依赖关系

    result = find_shortest_time(num_steps, step_times, dependencies)
    print(result)

第三道题难度较大，题目我也忘记了，如果评价上面两道题为3星，第三道题我认为至少为5星，但是如果仅仅追求过线，前两道题抓到手已经足够了，后面的题目就是成绩越高越好，这样在面试能够更有优势。

总得来看其实题目难度并不算太难，至少过线基本上是可以做到的，华为公司主要看的是综合能力，而不单单是编程思维，会全方位考察的，所以大家不要有技术焦虑，如果有意向，大胆的投吧！

三次面试

由于面试是一天下午进行完成的，所以这里我就放在一起了，首先说一下具体感受，在我的三次面试中，我个人认为是非常轻松的，这个轻松与难度无关，而是实在气氛方面，华为的面试官非常和善，在面试过程中他会理解你的感受，带着你循序渐进，会尽量避免你的尴尬，这一点我要给满分，下面就是三四面试中的一些小细节了。

第一次面试

这不仅仅是华为的第一次面试，这也是我的第一次面试，所以我是非常紧张的，两点开始，一点就坐在电脑面前等待，由于在学校，不太方便线下，所以华为采取了线上面试的方式，我个人感觉线上是比线下更为轻松的，但是还是仁者见仁啦，毕竟线下有更多的发挥空间。

第一个面试官虽然也很和善，但是气场有点强大哈哈，一面进行的有点紧张，在面试的时候会问问你的项目呀，个人经历呀，还有，最重要的就是，笔试的题目，他会尝试用不同的方法来让你实现题目，这个不是现场手撕，但是需要对你笔试的题目有一定了解，表示你在下面是继续进行研究了的而不是考完就扔。

第一次面试手撕的题目为回文判断，如asdfgfdsa，这个编程人应该都懂哈哈，下面是我的代码：

def longest_palindrome(s: str) -> str:
    if not s:
        return ""
    
    def expand(left: int, right: int) -> str:
        # 双指针向两边扩展，寻找最长回文
        while left >= 0 and right < len(s) and s[left] == s[right]:
            left -= 1
            right += 1
        return s[left + 1:right]
    
    max_palindrome = ""
    for i in range(len(s)):
        # 奇数长度回文
        palindrome1 = expand(i, i)
        if len(palindrome1) > len(max_palindrome):
            max_palindrome = palindrome1
        # 偶数长度回文
        palindrome2 = expand(i, i + 1)
        if len(palindrome2) > len(max_palindrome):
            max_palindrome = palindrome2
    
    return max_palindrome

# 测试输入
s = "abbaabcbaa"
result = longest_palindrome(s)
print(result)

代码不再细讲，主要是表示一下现场手撕的难度，具体题目大家肯定是不一样的！

第二次面试

第二次面试就比较有经验了，经过了第一次面试的训练，第二次面试中，面试官问到网站时，我主动将网站投屏了过来，讲解了一下我的技术栈，还有一些难点重点，不要认为这些很菜，面试官听的是你的过程，你只要能够完美的将你的内容讲解出来，那就已经很棒啦！

再就是询问了我的一些项目，比如实习经历，实习的时候在干什么，负责什么内容，项目重点在哪里，你认为这个项目有什么应用前景，为什么要放这个项目等等。

第二次手撕代码也不算是很高，甚至可以说是基础问题，就是寻找其中出现次数最多的单词，非常简单：

def find_most_frequent(text):
    words = text.split()
    # 初始化字典
    word_counts = {}
    for word in words:
        if word in word_counts:
            word_counts[word] += 1
            
        else:
            word_counts[word] = 1
    print(word_counts)
    most_common_word = None
    max_count = 0
    for word, count in word_counts.items():
        if count > max_count:
            max_count = count
            most_common_word = word
    # print(most_common_word)
    return most_common_word
    
s = input()
result = (find_most_frequent(s))
print(result)

这里我用python撰写代码其实是占了一定的优势的，毕竟字典之类的是直接存在的，不需要我自己进行单独的定义，如果用C语言来写的话，可能需要定义一个结构体，但是也不算太难。

经过二面大家应该能体会到，华为需要的是综合能力，而不单单是敲键盘的程序员，所以不要有技术焦虑，大胆冲锋！

主管面
到了主管面，其实我个人是轻松很多的，因为主管面基本不考察技术，主要是考的灵活变通的能力，这个就要求大家自信发挥啦，主要还是前面的项目，自己讲明白，然后讲讲人生规划，为什么选择华为，在这个问题你还可以反问一些你认为合适的问题，但是比如什么太过功利性的问题就不要问了，会大大降低主管对你的印象分的。